[發(fā)明專利]一種基于FAHP-集成學(xué)習(xí)的LTE小區(qū)負(fù)載評(píng)價(jià)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810206836.5
• 申請(qǐng)日: 2018-03-14
• 公開（公告）號(hào): CN108684058B
• 公開（公告）日: 2021-06-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 解永平;相煜
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 大連理工大學(xué)
• 主分類號(hào): H04W24/08
• 分類號(hào): H04W24/08;G06K9/62;G06N7/02
• 代理公司: 大連星海專利事務(wù)所有限公司 21208
• 代理人: 王樹本;徐雪蓮

本發(fā)明涉及一種LTE小區(qū)負(fù)載評(píng)價(jià)方法，一種基于FAHP?集成學(xué)習(xí)的LTE小區(qū)負(fù)載評(píng)價(jià)方法，包括以下步驟：(1)獲取LTE小區(qū)原始性能指標(biāo)，計(jì)算關(guān)鍵性能指標(biāo)，(2)構(gòu)建LTE小區(qū)負(fù)載評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，(3)確定LTE小區(qū)負(fù)載評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，(4)采用層次分析法確定各大、中、小包類業(yè)務(wù)小區(qū)指標(biāo)權(quán)重，(5)采用模糊綜合評(píng)價(jià)法及Kmeans聚類確定學(xué)習(xí)樣本的評(píng)價(jià)分類，(6)采用集成學(xué)習(xí)方法生成自動(dòng)評(píng)價(jià)模型。本發(fā)明通過運(yùn)用集成學(xué)習(xí)模型對(duì)LTE小區(qū)的負(fù)載自動(dòng)評(píng)價(jià)，與經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法相比提升了準(zhǔn)確性，并可以指導(dǎo)移動(dòng)運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化部門對(duì)LTE小區(qū)負(fù)載進(jìn)行有效的監(jiān)控，大大降低了人工及時(shí)間成本。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種LTE(Long Term Evolution)小區(qū)負(fù)載評(píng)價(jià)方法，更具體地說，涉及一種基于FAHP(Fuzzy analytic hierarchy process)-集成學(xué)習(xí)的LTE小區(qū)負(fù)載評(píng)價(jià)方法。

背景技術(shù)

隨著4G網(wǎng)絡(luò)全面鋪開、LTE網(wǎng)絡(luò)建設(shè)規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)大，移動(dòng)運(yùn)營商對(duì)LTE小區(qū)運(yùn)行狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，LTE設(shè)備會(huì)定時(shí)產(chǎn)生小區(qū)性能指標(biāo)用于查詢及分析。當(dāng)前小區(qū)性能負(fù)載分析主要依靠網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化人員根據(jù)工作經(jīng)驗(yàn)，通過人工方式以LTE小區(qū)原始性能指標(biāo)為基礎(chǔ)，計(jì)算出關(guān)鍵性能指標(biāo)并對(duì)LTE小區(qū)關(guān)鍵性能指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)控。根據(jù)信道利用率為基礎(chǔ)，同時(shí)參考有效用戶數(shù)和小區(qū)吞吐量來分析小區(qū)負(fù)載情況。其局限在于指標(biāo)選擇計(jì)算需要人工完成，并且需要通過網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化人員的主觀評(píng)價(jià)來得出小區(qū)負(fù)載結(jié)果。這樣不僅需要大量的人工，而且無法及時(shí)獲得LTE網(wǎng)絡(luò)的整體運(yùn)行情況，并且發(fā)現(xiàn)存在部分LTE小區(qū)性能利用不高，同時(shí)用戶的感知不好的情況。

現(xiàn)有的評(píng)價(jià)方法有主觀評(píng)價(jià)方法，例如模糊綜合評(píng)價(jià)法、主成分分析法等；機(jī)器學(xué)習(xí)方法有SVM(Support Vector Machine,支持向量機(jī))、Bayes(貝葉斯)等；客觀評(píng)價(jià)方法如層次分析法等。上述方法都有一定的缺陷，主觀評(píng)價(jià)方法對(duì)其指標(biāo)權(quán)重確定過程中主觀因素較強(qiáng)。客觀評(píng)價(jià)方法則存在定量因素較少，定性成分過多的問題，機(jī)器學(xué)習(xí)方法需要樣本驅(qū)動(dòng)進(jìn)行模型的訓(xùn)練。因此，一種能夠自動(dòng)進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的方法就顯得十分重要，需要一種能夠綜合關(guān)鍵性能指標(biāo)進(jìn)行量化分類，客觀評(píng)價(jià)LTE小區(qū)負(fù)載運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)LTE小區(qū)負(fù)載自動(dòng)評(píng)價(jià)。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，本發(fā)明目的是提供一種基于FAHP-集成學(xué)習(xí)的LTE小區(qū)負(fù)載評(píng)價(jià)方法。該評(píng)價(jià)方法不僅減少人工參與，還可以自動(dòng)化評(píng)價(jià)全網(wǎng)LTE小區(qū)，了解全網(wǎng)運(yùn)行情況，克服部分LTE小區(qū)性能利用不高，同時(shí)用戶的感知不好的情況，并且實(shí)現(xiàn)了比較全面客觀地對(duì)LTE小區(qū)負(fù)載的評(píng)價(jià)。

為了實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的，解決已有技術(shù)中所存在的問題，本發(fā)明采取的技術(shù)方案是：一種基于FAHP-集成學(xué)習(xí)的LTE小區(qū)負(fù)載評(píng)價(jià)方法，包括以下步驟：

步驟1、獲取LTE小區(qū)原始性能指標(biāo)，計(jì)算關(guān)鍵性能指標(biāo)，具體包括以下子步驟：

(a)、獲取移動(dòng)北向標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的LTE小區(qū)原始性能指標(biāo)，具體指標(biāo)為小區(qū)用戶面下行字節(jié)數(shù)、小區(qū)用戶面上行字節(jié)數(shù)、有效RRC連接平均數(shù)、E-RAB建立成功數(shù)、下行PDSCHPRB可用平均數(shù)、下行PDSCHPRB占用平均數(shù)、上行PUSCHPRB可用平均數(shù)、上行PUSCHPRB占用平均數(shù)，LTE小區(qū)原始性能指標(biāo)按照小時(shí)粒度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)；

(b)、以LTE小區(qū)原始性能指標(biāo)為基礎(chǔ)，計(jì)算關(guān)鍵性能指標(biāo)，如：小區(qū)平均E-RAB＝(小區(qū)用戶面上行字節(jié)數(shù)+小區(qū)用戶面下行字節(jié)數(shù))/E-RAB建立成功數(shù)，無線利用率＝3/4*下行使用PRB平均數(shù)/下行PRB資源數(shù)+1/4*上行PRB平均數(shù)/上行PRB資源數(shù)，下行PRB利用率＝下行使用PRB平均數(shù)/下行PRB資源數(shù)，上行PRB利用率＝上行使用PRB平均數(shù)/上行PRB資源數(shù)，上行吞吐量＝小區(qū)用戶面上行字節(jié)數(shù)/1024，下行吞吐量＝小區(qū)用戶面下行字節(jié)數(shù)/1024；

步驟2、構(gòu)建LTE小區(qū)負(fù)載評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，依據(jù)小區(qū)感知分類標(biāo)準(zhǔn)，將小區(qū)分為小包類業(yè)務(wù)小區(qū)、中包類業(yè)務(wù)小區(qū)及大包類業(yè)務(wù)小區(qū)，構(gòu)建目標(biāo)層及指標(biāo)層，具體包括以下子步驟：